Skills
エージェント向けにパッケージ化された専門スキルと手順を 97,222 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
開発
複雑で複数日にわたるタスクを最適化されたマイルストーンに分解します（ultraplan）。広範な並行探索が草稿のマイルストーン DAG の基盤となり、その後、独立した敵対的クリティックがブロッキングな指摘がなくなるまでラウンドごとに草稿を攻撃します。ユーザーが "plan milestones"、"break this into milestones"、"ultraplan" と言ったとき、または long-run harness がマイルストーン生成を必要とするときにトリガーします。
MongoDB クライアントの接続設定（プール、タイムアウト、パターン）を、対応している任意のドライバ言語向けに最適化します。MongoDB クライアントを生成・設定する関数（`connect()` の呼び出しなど）の作成・更新・レビュー時、接続プールの設定、接続エラー（ECONNREFUSED、タイムアウト、プール枯渇）の調査、接続に関するパフォーマンス問題の最適化時に使用します。MongoDB を使ったサーバーレス関数の構築、MongoDB を利用する API エンドポイントの作成、高トラフィックの MongoDB アプリの最適化、長時間実行タスクと並行処理の作成、接続関連障害のデバッグなどが対象です。
Clojure/ClojureScript コードで monoid 抽象（二項の結合法則を満たす演算 + 単位元）を認識して適用する。ユーザーがデータを結合、集約、マージ、畳み込みしているときはいつでも使用する — メトリクスとカウンター、イベントログ、設定オブジェクト、またはコレクションに対する `reduce`/`fold`/`merge-with` —「monoid」という語を使っていなくてもよい。空のリスト/コレクションを特別扱いするコードのレビュー、Map-Reduce や並列集約（`pmap` ベースの畳み込みを含む）の議論、場当たり的なマージロジックの代わりに汎用的な `combine`/`merge`/`empty` API を設計するときにも使用する。「この 2 つの X をどうマージすればよいか」「Y を集約するきれいな方法は何か」といった質問でも発動し、明示的な monoid/代数の質問に限らない。TypeScript のイディオムについては `typescript` スキルに回す。
Morpho レンディングプロトコルに対してアプリケーション、ボット、SDK、統合を構築するときに使用——預入、借入、返済、引出、vault v1/v2 統合、V1→V2 移行フロー、リスクモニター、ポートフォリオダッシュボード。ユーザー向けトランザクションには `@morpho-org/morpho-sdk`（`MorphoClient`）を推奨し、より低レベルの SDK を必要とする未対応フロー（キュレーター操作、マーケット作成、清算、フラッシュローン、報酬）を指摘する。ユーザーが Morpho、MetaMorpho、Morpho Blue、またはこれらのコントラクトに関わるオンチェーン統合に言及したときは、morpho-sdk を明示的に挙げていなくても呼び出す。
メッセージングパターン（pub/sub、request/reply、ストリーミング）向けに NATS のサブジェクト階層を設計する。命名規則、セグメンテーション戦略、ワイルドカードパターンを適用し、スケーラブルなサブジェクトアーキテクチャを構築する。NATS メッセージングシステムの設計、マルチテナント通信のための account と subject の名前空間境界の選択、エクスポート/インポート用サブジェクトの設計、既存のサブジェクト階層の監査に使用する。次には使用しない：(1) NATS サーバーまたはアカウントのプロビジョニング、(2) クラスターのセットアップ、(3) クライアントライブラリの実装や接続コード、(4) 接続性やパフォーマンス問題のデバッグ、(5) NATS と他のメッセージングシステムの選択。
TypeScript および JavaScript コードで、手書きの `try/catch` の代わりに `neverthrow` を使って例外と promise の失敗を捕捉します。スローする可能性のある同期関数、返す前にスローする可能性のある promise を返す関数、拒否される可能性のある既存の `PromiseLike` 値、またはパーサー、データベースクライアント、HTTP クライアント、ファイルシステムヘルパー、シリアライザー、SDK 呼び出しなどのサードパーティ API をラップする場合に使用します。同期スローの場合は `Result.fromThrowable`、スローまたは拒否の可能性がある promise を返す関数には `ResultAsync.fromThrowable`、すでに `PromiseLike` 値を保持している場合は `ResultAsync.fromPromise` を優先してください。言語構造、クリーンアップ要件、またはフレームワークの境界が本当に必要とする場合にのみ `try/catch` を保持します。
ChatGPT、Perplexity、Claude、Google AI Overviews、Gemini に引用されるための Nuxt GEO（Generative Engine Optimization）ガイドライン。AI クローラーのアクセス（llms.txt、GPTBot/ClaudeBot/PerplexityBot の許可リスト登録）、RAG 検索のためのコンテンツの抽出可能性、JSON-LD によるエンティティの明確化、GEO の arxiv 論文で裏付けられた可視性 +40% のレバー（統計、引用、引用文）を扱います。GEO、AEO、AI 検索、LLM の可視性、llms.txt、AI クローラー、ChatGPT の引用、Perplexity、AI Overviews、生成エンジン、AI での言及を含むタスクでトリガーします。
厳格な正確性の制約下で成果物を反復的に改善しつつ、測定されたコストを最小化したいときに使用 —— テストスイートをグリーンに保ちながらコードモジュールをリファクタリングして複雑さを削減する、または同じ行を返しながら SQL クエリを高速化する。各反復では 1 つの焦点を絞った変更を適用し、必ず通過すべき正確性ゲートを確認し、必ず低下すべき指標を測定し、両方が成立する場合にのみ変更を保持し、そうでなければ元に戻す。プラトーまたは予算までループする。機能追加、バグ修正、または動作や結果を変えることが許される変更には適さない。
Entity Framework Core（EF Core）を使用するアプリケーションのデータアクセスをレビューし、最適化します。サービス、リポジトリ、インポート、バックグラウンドジョブの EF Core のパフォーマンスと正確性のレビューに使用します。対象は、低速またはメモリ消費の大きいクエリ、過剰な往復、見えにくい SaveChanges、早すぎる実体化、動的なクエリ構築、結果グラフの追跡、一括書き込み、DbContext のライフタイムや重複操作、検索の意味、ページング、生 SQL、モデル／インデックスの網羅性です。スキーマを EF Core が管理しているかどうかにかかわらず使用できます。EF Core 用であり、Dapper や生の ADO.NET 用ではありません。
Pixeltable でマルチモーダル AI アプリを構築する。1 つのアプリケーションファイル（app.py）で TableModel テーブルと FastAPIRouter ルートを宣言する。pxt schema update でテーブルを作成する。pxt service update で HTTP を開始する。行を挿入するか POST してアプリを試す。LangChain、ストアとしての pandas、別個のベクトル DB ではなく、計算列を使う。RAG やツール呼び出しエージェントの構築、画像/動画/音声/ドキュメントの処理、API の提供に使用。一般的な Python や直接の PostgreSQL 管理には使用しない。
実際に機能する、最も手間のかからない解決策、つまり最も単純で短く、最小限の方法を徹底します。経験豊富なシニア開発者の視点で、タスク自体が本当に必要か（YAGNI）を問い、独自コードより標準ライブラリを、依存関係よりプラットフォームのネイティブ機能を、50 行より 1 行を優先します。強度は lite、full（デフォルト）、ultra から選べます。コードの作成、追加、リファクタリング、修正、レビュー、設計、ライブラリや依存関係の選定など、あらゆるコーディングタスクで使用します。ユーザーが「ponytail」「be lazy」「lazy mode」「simplest solution」「minimal solution」「yagni」「do less」「shortest path」と言った場合や、過剰設計、肥大化、ボイラープレート、不要な依存関係を訴えた場合にも使用します。コーディング以外の依頼（一般知識、文章、翻訳、要約、レシピ）には使用しません。
行き詰まりのための体系的な問題解決テクニック。テクニック: 簡素化カスケード(複雑性のスパイラル)、衝突ゾーン思考(イノベーションブロック)、メタパターン認識(繰り返す問題)、反転エクササイズ(前提の制約)、スケールゲーム(不確実性)。アクション: 簡素化、分析、パターン認識、前提の反転、スケール思考。キーワード: 問題解決、複雑性のスパイラル、イノベーションブロック、行き詰まり、簡素化、メタパターン、前提の反転、スケールの不確実性、突破口となる思考、根本原因、体系的分析、Microsoft Amplifier、デバッグ手法、創造的な解決策。使用する場面: 複雑性がスパイラルする、イノベーションブロックに直面する、繰り返すパターンが見える、前提に制約される、スケールが不確実、問題で広く行き詰まっている。
inference.sh の Python SDK — AI アプリの実行、エージェントの構築、すべてのモデルとの統合。パッケージ：inferencesh（pip install inferencesh）。同期/非同期、ストリーミング、ファイルアップロードに対応。テンプレートまたはアドホックなパターンでエージェントを構築でき、ツールビルダー API、スキル、人間による承認を備えます。用途：Python 統合、AI アプリ、エージェント開発、RAG パイプライン、自動化。トリガー：python sdk、inferencesh、pip install、python api、python client、async inference、python agent、tool builder python、programmatic ai、python integration、sdk python。
React アプリでアニメーション、トランジション、モーションエフェクトを実装するときに使用する。アニメーション、トランジション、motion、framer motion、react spring、GSAP、登場/退場エフェクト、スクロールアニメーション、パララックス、ジェスチャー、ドラッグ、カードフリップ、画面の揺れ、ヘルスバー、ダメージ数値、ローディング状態、ページ遷移、ホバーエフェクト、あるいは動く・フェードする・拡大縮小する・インタラクションに反応すべき任意の要素について尋ねられたら、この skill を呼び出す —— たとえ "アニメーション" という語を使っていなくても。
React Native によるモバイル開発。コアコンポーネント、ナビゲーション（React Navigation）、プラットフォーム固有コード、ネイティブモジュール、パフォーマンス最適化、デバッグ。使用場面：ユーザーが "React Native"、"react-native"、"mobile app with React"、"cross-platform mobile"、"RN"、"react-native-cli" に言及する場合。使用しない場面：Expo 固有の機能——`expo` を使用、Flutter——`flutter` を使用、Web の React——`react` skill を使用
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。